A receita para personalização em escala com públicos de amplitude

Esta postagem do blog foi co-autoria de Nick DeCesare, Consultor Principal, Slalom.

Em uma época em que as expectativas dos clientes estão aumentando, as empresas se esforçam para oferecer experiências personalizadas que atendam às necessidades e preferências individuais para se manterem competitivas. Na verdade, com 66% dos clientes esperando que as marcas entendam seus desejos e necessidades, a personalização estratégica tornou-se uma força motriz por trás do envolvimento do cliente, da lealdade e do aumento do investimento em um negócio.

Embora a personalização tenha sido o desejo de muitas empresas, apenas algumas conseguiram fazê-lo bem. Na Slalom, vimos os dados como um obstáculo constante para fazer a personalização e a orquestração da jornada funcionar para os clientes por alguns motivos principais:

Estratégias simplificadas

Agora que os primeiros usuários testaram e colheram algumas recompensas por experiências personalizadas, os clientes exigem isso mais do que nunca. Estamos vendo um desejo de encurtar o processo de personalização, mas, ao fazer isso, as empresas parecem padronizar a demografia tradicional ou outra segmentação baseada em perfil com métricas como cliques ou tempo no site. Ao não dar um passo para trás para entender claramente quais fatores de personalização serão significativos para os clientes, as empresas lutam para mostrar o retorno sobre o investimento de seus esforços de personalização.

Coleta e gerenciamento de dados

Os dados representam um desafio significativo para o ROI da personalização. O relatório de 2019 do Gartner previu que 80% dos profissionais de marketing abandonariam os esforços de personalização até 2025, citando as dificuldades na coleta de dados do cliente como o principal motivo. A diminuição da confiança dos clientes na proteção de dados os fez hesitar em compartilhar informações pessoais. Como as empresas dependiam de cookies de terceiros para obter informações sobre os clientes, a futura descontinuação desses cookies os coloca em desvantagem. Para ficar à frente na personalização, as empresas precisam priorizar a coleta de dados primários baseada em consentimento, reduzindo a dependência de cookies de terceiros. Identificar essas lacunas agora ajudará a criar a base de dados necessária para futuras estratégias de personalização comprovadas.

Mesmo quando os dados são coletados, eles geralmente residem em várias plataformas sem um ID unificado, tornando a segmentação eficaz desafiadora além de alguns pontos de contato costurados. Por exemplo, a otimização de sortimento requer dados de várias fontes, como dados de clientes, transição, sortimento de produtos e sistemas de informações de produtos. Se os dados não tiverem a estrutura necessária, torna-se um obstáculo para o desempenho eficaz dos modelos de ML.

Complexidade das operações

Um relatório de acompanhamento do Gartner em 2021 sugeriu que 63% dos líderes de marketing digital continuam enfrentando desafios com personalização devido a dificuldades na implementação da tecnologia AI/ML. No entanto, os principais obstáculos não são apenas técnicos, mas decorrem de questões estratégicas e operacionais.

A separação da propriedade e gerenciamento de tecnologia da estratégia geral representa um desafio significativo. A personalização bem-sucedida depende de hipóteses fortes, uma compreensão clara das experiências desejadas do cliente e de como a personalização contribui para essas experiências. Frequentemente, as equipes técnicas compram software de personalização sem alinhamento e colaboração completos com as equipes de negócios, levando a uma falta de clareza nos requisitos de experiência do cliente, processos de definição de oportunidades e acordos de nível de propriedade e serviço (SLAs) para estratégia e execução.

Como resultado desse desalinhamento, as equipes analíticas e de tecnologia ficam desconectadas da experiência do cliente, os dados essenciais podem não ser fornecidos para informar os modelos e as equipes de negócios lutam para entender os requisitos técnicos para uma implementação eficaz. O resultado é um atrito interno constante em torno de expectativas e modelos que podem ser simplificados demais e não entregar o ROI desejado.

Repensando sua abordagem de personalização

A personalização não precisa ser complicada demais com os elementos fundamentais certos e começa com o alinhamento das partes interessadas multifuncionais em uma estratégia.

• Alinhe as partes interessadas em uma estratégia, identificando os desafios do cliente que aproveitam os dados existentes. Quais são alguns dos desafios que impedem os clientes? Quais são alguns dos comportamentos que geram maior engajamento ou valor? Responder a essas perguntas permitirá que as empresas se afastem dos métodos tradicionais de personalização demográfica e se aproximem da personalização contextual ou preditiva.
• Defina os canais e mensagens em que a personalização terá maior impacto em publicidade, plataformas digitais e canais de automação de marketing.
• Determine os dados necessários para o modelo com base nessa estratégia. Com suas hipóteses e métricas, você pode criar requisitos de dados e mapear fontes de dados para o modelo. Isso pode expor algumas lacunas de dados na entrega do modelo desejado.
• Certifique-se de que os dados estejam completos e tenham sido administrados de forma que possam ser usados. Pode exigir alguma manipulação e esquematização de dados, mas esse processo ajudará as equipes de negócios a entender seu papel na usabilidade de dados e a definir métodos futuros de governança e gerenciamento.
• Teste a hipótese executando experimentos e ajustando o modelo em colaboração com as equipes de negócios e análises.
• Revise e atualize continuamente as estratégias à medida que os dados revelam novos insights e oportunidades. As estratégias de personalização precisam ser constantemente revisadas e atualizadas.

Amplitude Audiences + AWS Personalize: parceria para tornar a personalização uma realidade

Em nosso e-book recente com o Amplitude chamadoThe Digital Analytics Revolution: How to Build for the Future with the Right Technology, falamos sobre os componentes fundamentais para conduzir “experiências de cliente de ordem superior”, como personalização, e como o Amplitude é configurado para oferecer essas experiências . O modelo de evento com foco na privacidade do Amplitude, correspondência determinística para resolução de identidade e monitoramento proativo da integridade dos dados. Combinado com a impressionante tecnologia de aprendizado de máquina do AWS Personalize, o Amplitude Audiences oferece uma maneira simplificada de criar recomendações de autoatendimento.

Para obter o nível de exploração de dados necessário para criar hipóteses de personalização baseadas em dados, o Amplitude permite que você traga estratégias e hipóteses baseadas em dados para a mesa com coortes flexíveis e uma variedade de visualizações que permitem que você navegue pelos dados facilmente para enfrentar os desafios para sua tela de desafio e identifique comportamentos para clientes que atendem aos resultados que você está tentando recriar.

Você também não precisa confiar nos próprios comportamentos. O Audiences permite até que você crie valores computados de propriedades do usuário. Isso permitiria que você criasse uma coorte com base no último item visualizado, no último conteúdo engajado, etc.

Com o Amplitude, você não se limita apenas aos comportamentos digitais para hipóteses. Aproveite suas APIs de perfil robustas para extrair dados de clientes, transações ou outros dados operacionais para aprimorar sua exploração de análise com SQL limitado necessário.

Com esses dados, você pode criar coortes preditivas definindo resultados (eventos, propriedades ou combinações dos dois), criar intervalos personalizados de probabilidade e até mesmo ver o modelo subjacente para sua previsão.

Depois de salvar sua coorte, há uma variedade de destinos para os quais você pode enviar essa coorte por meio dos destinos de coorte com base nos canais que você definiu em suas estratégias com código limitado necessário.

É importante observar que você precisará colaborar com as equipes técnicas e de marketing para garantir que o gerenciamento de dados, ativos criativos e entrega digital em todos os canais façam parte da estratégia e da configuração. O alinhamento com foco no cliente garantirá que esse planejamento seja considerado na sua configuração e lançamento.

Começando sua jornada de personalização

Se a personalização é algo que sua empresa deseja realizar este ano, estamos aqui para ajudar. Participe do nosso webinar, Entregue experiências personalizadas em escala, com Amplitude e AWS em 13 de junho às 8h PT para saber mais.

Se você deseja entender o que precisa fazer para colocar em prática sua estratégia de personalização, preencha esta pesquisa rápida e entraremos em contato para agendar um workshop. Você também pode encontrar o Amplitude Audiences por meio do marketplace da AWS .

Sobre a Slalom: A Slalom é uma empresa global de consultoria em tecnologia e negócios voltada para um propósito.Da estratégia à implementação, nossa abordagem é ferozmente humana. Em oito países e 45 mercados, entendemos profundamente nossos clientes - e seus clientes - para oferecer soluções práticas e completas que geram um impacto significativo. Apoiada por parcerias estreitas com mais de 400 fornecedores líderes de tecnologia, nossa equipe de mais de 13.000 pessoas ajuda pessoas e organizações a sonhar mais alto, mover-se mais rápido e construir amanhãs melhores para todos. Temos a honra de ser consistentemente reconhecidos como um ótimo lugar para trabalhar, inclusive sendo uma das 100 Melhores Empresas para Trabalhar da Fortune por oito anos consecutivos. Saiba mais em slalom.com.